이 랩에서는 pandas 의 윈도우 연산, 즉 롤링 윈도우 (rolling windows), 확장 윈도우 (expanding windows), 지수 가중 윈도우 (exponentially weighted windows) 를 탐구합니다. 윈도우 연산은 값의 슬라이딩 파티션 (sliding partition) 에 대한 집계를 수행하는 데 유용합니다.
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때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 연산의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
0 부터 4 까지의 값 범위를 갖는 pandas series 를 생성합니다.
import pandas as pd
## 0 부터 4 까지의 값 범위를 갖는 pandas series 생성
s = pd.Series(range(5))윈도우 크기가 2 인 롤링 윈도우 연산을 수행한 다음, 각 윈도우에 대한 합계를 계산합니다.
## 윈도우 크기가 2 인 롤링 윈도우 연산을 수행하고 각 윈도우에 대한 합계를 계산합니다.
s.rolling(window=2).sum()확장 윈도우 연산을 수행한 다음, 각 윈도우에 대한 합계를 계산합니다.
## 확장 윈도우 연산을 수행하고 각 윈도우에 대한 합계를 계산합니다.
s.expanding(min_periods=1).sum()지수 가중 윈도우 연산을 수행한 다음, 각 윈도우에 대한 평균을 계산합니다.
## 지수 가중 윈도우 연산을 수행하고 각 윈도우에 대한 평균을 계산합니다.
s.ewm(span=3).mean()이 랩에서는 pandas 를 사용하여 다양한 윈도우 연산을 수행했습니다. 여기에는 롤링 윈도우 (rolling windows), 확장 윈도우 (expanding windows), 지수 가중 윈도우 (exponentially weighted windows) 가 포함됩니다. 이러한 연산은 값의 슬라이딩 파티션 (sliding partition) 에 대한 집계를 수행하는 데 유용합니다.